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GUÍA PRÁCTICA

Trazabilidad de la inteligencia artificial: registros y supervisión

Si una herramienta de IA participa en un proceso empresarial, interesa poder explicar qué entrada recibió, qué resultado propuso, quién lo revisó y qué acción se ejecutó finalmente. Un registro útil ayuda a investigar errores, pero no demuestra por sí mismo que el tratamiento de datos o el sistema cumpla todas las obligaciones aplicables.

Contenido editorial de IUSCAS · revisión 2026-10-31 · no sustituye un análisis de tu actividad.

01

Identifica los puntos donde interviene la IA

Describe el flujo sin confundir generación de contenido con ejecución de una decisión. Ejemplo ficticio: un modelo extrae una referencia de un pedido, propone un importe y un empleado confirma si coincide con el documento original. El registro debe poder distinguir la propuesta de la aprobación y de la creación definitiva del pedido. Si no hay revisión humana, documenta por qué se permite esa acción y qué restricciones la protegen.

Qué comprobar

  • Entrada, salida propuesta y acción final diferenciadas.
  • Responsable y permisos asignados por operación.
  • Condiciones que exigen revisión antes de actuar.
02

Guarda evidencias proporcionadas y accesibles

Un registro operativo puede incluir identificador del proceso, momento de la operación, versión de instrucciones o configuración, estado de validación y referencia a la evidencia de origen. No necesitas guardar el contenido íntegro de cada conversación para todos los fines. Define mínimos de datos, controles de acceso, periodos de conservación y eliminación, atendiendo a la finalidad y a las obligaciones aplicables.

Qué comprobar

  • Campos de auditoría justificados por una finalidad concreta.
  • Acceso restringido y mecanismos para corregir errores.
  • Retención y supresión documentadas de la información.
03

Prepara incidentes y revisión de errores

Para el supuesto ficticio P-101, imagina que el modelo propone una cantidad distinta de la factura. El proceso debería dejar constancia de la discrepancia, bloquear la operación sensible y permitir una corrección identificable. Una buena revisión contempla errores de origen, respuestas inesperadas y cambios de versión de proveedor. El informe posterior debe diferenciar el fallo de extracción de la decisión humana que lo aceptó o rechazó.

Qué comprobar

  • Prueba de error reproducible con datos ficticios.
  • Responsable que revisa y autoriza la corrección.
  • Historial de configuración y acciones de seguimiento.
04

Separa auditoría técnica de cumplimiento normativo

El RGPD y el marco europeo de IA pueden imponer deberes distintos según los datos, el uso, el papel de cada parte y el nivel de riesgo del sistema. No todos los casos requieren las mismas evidencias, ni un log completo equivale a cumplimiento legal. Antes de poner en marcha procesos con consecuencias para personas, revisa finalidades, contratos, transparencia y obligaciones aplicables con asesoramiento competente.

Qué comprobar

  • Clasificación del uso y roles de las partes revisados.
  • Información a usuarios y personas afectadas cuando proceda.
  • Revisión jurídica diferenciada de las pruebas técnicas.